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基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述 被引量：116
1
作者 丁其川 熊安斌 +1 位作者 赵新刚 韩建达 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期13-25,共13页
表面肌电信号(Surface electromyography,s EMG)是人体自身的资源,蕴含着关联人体运动的丰富信息,用它作为交互媒介以构建人机交互(Human-robot interaction,HRI)系统有天然的优势.通过肌电信号实现人机自然交互的关键是由肌电信号识别... 表面肌电信号(Surface electromyography,s EMG)是人体自身的资源,蕴含着关联人体运动的丰富信息,用它作为交互媒介以构建人机交互(Human-robot interaction,HRI)系统有天然的优势.通过肌电信号实现人机自然交互的关键是由肌电信号识别出人体运动意图,通常包括离散动作模态分类、关节连续运动量估计及关节刚度/阻抗估计等三方面内容.本文详细归纳基于表面肌电的运动识别方法研究成果,总结当前研究的特点;随后,介绍基于表面肌电的运动识别技术的应用现状,并探讨制约其推广的主要问题;最后,展望该技术的未来发展. 展开更多
关键词 表面肌电信号 人机交互 运动识别 刚度估计 自然控制
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表面肌电图在神经肌肉功能评定中的应用 被引量：72
2
作者 郑洁皎 胡佑红 俞卓伟 《中国康复理论与实践》 CSCD 2007年第8期741-742,共2页
表面肌电图(sEMG)是一种无创功能测评方法,通过记录运动时肌肉肌电图的振幅、频率等指标的变化,反映肌肉功能的水平。笔者对脑卒中患者运动时sEMG信号的研究进行综述,旨在为选择脑卒中后神经肌肉康复训练的方法提供科学依据。
关键词 表面肌电图 肌肉疲劳 脑卒中 综述
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肌肉疲劳的sEMG时频分析技术及其在工效学中的应用 被引量：58
3
作者 王笃明 王健 葛列众 《航天医学与医学工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第5期387-390,共4页
表面肌电技术作为一种无损伤的实时测量方法 ,能够客观地反映肌肉活动水平和功能状态。本文主要对工效学中有关肌肉疲劳的sEMG现场评价技术发展过程中几种主要时频技术 ,尤其是幅频联合分析 ( jointanalysisofEMGspectrumandamplitude,J... 表面肌电技术作为一种无损伤的实时测量方法 ,能够客观地反映肌肉活动水平和功能状态。本文主要对工效学中有关肌肉疲劳的sEMG现场评价技术发展过程中几种主要时频技术 ,尤其是幅频联合分析 ( jointanalysisofEMGspectrumandamplitude,JASA)技术做了简要介绍和初步分析与评价。同时也对sEMG的信号分析方法。 展开更多
关键词 表面肌电图 工效学 肌肉疲劳 时频分析技术
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项丛刺疗法结合吞咽功能训练治疗脑卒中吞咽障碍疗效观察 被引量：42
4
作者 高佳秀 周鸿飞 《中国针灸》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期586-590,共5页
目的:观察项丛刺疗法对脑卒中吞咽障碍患者吞咽功能的影响及针刺风池穴的即刻效应。方法:将60例脑卒中吞咽障碍患者随机分为观察组和对照组,每组30例。在常规西药治疗基础上,对照组接受吞咽功能训练,每日1次;观察组在对照组治疗基础上... 目的:观察项丛刺疗法对脑卒中吞咽障碍患者吞咽功能的影响及针刺风池穴的即刻效应。方法:将60例脑卒中吞咽障碍患者随机分为观察组和对照组,每组30例。在常规西药治疗基础上,对照组接受吞咽功能训练,每日1次;观察组在对照组治疗基础上采用项丛刺疗法,穴取风池、天柱、完骨、廉泉、旁廉泉、金津、玉液,每日1次,并于金津、玉液点刺放血,每周2次。两组均每次治疗30min,1周为一疗程,治疗4个疗程。比较两组患者治疗前后标准吞咽功能评价量表(SSA)评分以及电视透视吞咽功能检查(VFSS)评分,采用吞咽超声诊断仪及表面肌电图(s EMG)观察针刺风池穴即刻对吞咽相关肌肉的影响。结果:两组患者治疗后SSA评分均较治疗前降低(P<0.05),且观察组下降幅度大于对照组(P<0.05);两组患者VFSS评分均较治疗前升高(P<0.05),且观察组升高幅度大于对照组(P<0.05)。观察组针刺风池穴即刻可提高患者颏下肌群、舌骨下肌群振幅(P<0.05),减少颏舌骨肌运动时间、增大颏舌骨肌位移(P<0.05)。结论:在常规治疗基础上,项丛刺疗法能明显改善脑卒中吞咽障碍患者吞咽功能,针刺风池穴即刻可影响吞咽相关肌肉,提高肌肉振幅并减少吞咽时间。 展开更多
关键词 吞咽障碍 脑卒中 针刺 项丛刺 穴 风池 即刻效应 吞咽超声诊断仪 表面肌电图 电视透视吞咽功能检查
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GRNN在肌电预测踝关节运动中的应用 被引量：29
5
作者 戴虹 钱晋武 +2 位作者 张震 沈林勇 章亚男 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期845-852,共8页
下肢运动预测对于步行康复机器人患者主动训练控制系统的设计具有重要意义。提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)的利用肌电信号预测踝关节角轨迹算法:分别用肌电图仪和三维运动捕捉仪同步采集踝关节做屈伸运动时周围五块肌肉的肌电信... 下肢运动预测对于步行康复机器人患者主动训练控制系统的设计具有重要意义。提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)的利用肌电信号预测踝关节角轨迹算法:分别用肌电图仪和三维运动捕捉仪同步采集踝关节做屈伸运动时周围五块肌肉的肌电信号和踝关节角度,并对肌电信号进行特征提取。基于主分量分析的数值算法对肌电数据进行降维,得到肌电主分量信号。基于肌电主分量信号利用GRNN算法预测踝关节角轨迹,用黄金分割搜索算法确定GRNN中的最佳平滑参数σ。采用小波消噪算法对踝关节角预测轨迹进行滤波以提高预测精度。用上述算法对9名志愿者进行实验的结果表明:该方法预测精度较高,与BP神经网络预测算法相比运算时间短且预测误差较小,因而更适用于下肢关节角轨迹的在线预测。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 肌电信号 踝关节角 主分量分析 小波分析
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脑卒中患者坐位及站立位胫骨前肌和腓肠肌表面肌电图信号特征研究 被引量：23
6
作者 李卓 谢斌 +2 位作者 罗春 王荣丽 王宁华 《中国康复理论与实践》 CSCD 2007年第12期1147-1149,共3页
目的分析脑卒中患者坐位及站立位胫骨前肌和腓肠肌表面肌电图(sEMG)信号特征。方法选取15例脑卒中患者和15例正常人作为实验组和对照组,令受试者连续做5次由坐到站,采用表面电极引导和记录两侧胫骨前肌和腓肠肌肌电信号并进行线性时、... 目的分析脑卒中患者坐位及站立位胫骨前肌和腓肠肌表面肌电图(sEMG)信号特征。方法选取15例脑卒中患者和15例正常人作为实验组和对照组,令受试者连续做5次由坐到站,采用表面电极引导和记录两侧胫骨前肌和腓肠肌肌电信号并进行线性时、频分析。结果脑卒中患者坐位患侧与健侧、健侧与正常人对应健侧胫骨前肌的平均功率频率(MPF)和中位频率(MF)差异有显著性意义(P<0.05);脑卒中患者健侧与正常人对应健侧腓肠肌均方根差异有显著性意义(P<0.05);脑卒中患者站立位患侧与健侧、健侧与正常人对应健侧胫骨前肌均方根和积分肌电(iEMG)差异有非常显著性意义(P<0.01);脑卒中患者健侧与患侧、患侧与正常人对应患侧腓肠肌均方根和iEMG差异有显著性意义(P<0.05或P<0.01)。结论sEMG是一种简单、实用、可行的康复评定方法。 展开更多
关键词 脑卒中 胫骨前肌 腓肠肌 表面肌电图
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表面肌电在腰椎间盘突出症患者功能评定中的应用 被引量：27
7
作者 穆景颂 倪朝民 +1 位作者 夏清 缪芸 《中国康复理论与实践》 CSCD 2010年第3期266-269,共4页
目的探讨表面肌电检测技术在腰椎间盘突出症中的临床应用。方法腰椎间盘突出症患者44例,按照腰痛视觉模拟评分(VAS)分为轻度疼痛组(A组)和中重度疼痛组(B组),分别采集两组患者在完成自身重量的腰部竖脊肌等长负荷测试和踝跖屈最大角度... 目的探讨表面肌电检测技术在腰椎间盘突出症中的临床应用。方法腰椎间盘突出症患者44例,按照腰痛视觉模拟评分(VAS)分为轻度疼痛组(A组)和中重度疼痛组(B组),分别采集两组患者在完成自身重量的腰部竖脊肌等长负荷测试和踝跖屈最大角度自身重量的腓肠肌等长负荷测试时健、患侧L5～S1水平竖脊肌和腓肠肌内侧头的表面肌电信号,分析平均肌电值(AEMG)和中位频率的斜率(MFs)。结果两组患者患侧腰部竖脊肌和腓肠肌内侧头AEMG较健侧均有降低(P<0.05),患侧MFs绝对值较健侧升高(P<0.05);组间比较,B组患侧两组肌肉MFs绝对值均较A组增大(P<0.05);B组健/患侧肌肉AEMG比均大于A组(P<0.05),但MFs比均未见显著性差异(P>0.05)。结论表面肌电图可以作为一种无创检测腰椎间盘突出症腰部和下肢神经肌肉功能状态的工具;踝跖屈最大角度自身重量的腓肠肌等长负荷测试可以作为评价腰椎间盘突出症患者下肢神经肌肉功能状态的方法之一;腰椎间盘突出症患者腰部主观疼痛感程度不同时,双侧腰部竖脊肌和腓肠肌表面肌电信号的失衡程度也不同。 展开更多
关键词 腰椎间盘突出症 表面肌电图(semg) 视觉模拟评分(VAS) 功能评定 平均肌电值(AEMG) 中位频率的斜率 (MFs)
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基于sEMG的男子旋转推铅球运动员单支撑阶段肌肉用力特征研究 被引量：26
8
作者 孙有平 隋新梅 +2 位作者 钱风雷 李延军 戴伟民 《体育科学》 CSSCI 北大核心 2010年第1期44-50,共7页
采用遥测肌电测试并结合影像解析,对我国优秀男子铅球运动员张竣旋转推铅球单支撑阶段的主要用力肌肉及其用力顺序、用力范围和主要用力肌肉之间的协调关系等问题进行了研究。研究结果表明,张竣单支撑阶段主要发力肌肉是左腿起支撑作用... 采用遥测肌电测试并结合影像解析,对我国优秀男子铅球运动员张竣旋转推铅球单支撑阶段的主要用力肌肉及其用力顺序、用力范围和主要用力肌肉之间的协调关系等问题进行了研究。研究结果表明,张竣单支撑阶段主要发力肌肉是左腿起支撑作用的肌肉(左腿股外侧肌和左腿腓肠肌)和维持身体姿势的肌肉(右侧背阔肌和右腿股二头肌);主要发力肌肉的用力顺序(左腿腓肠肌内侧→左腿股外侧肌→右腿股二头肌→右侧背阔肌中部)是按照由下往上、由左至右进行的;张竣单支撑阶段主要肌肉的用力范围(即肌肉横跨关节的角度变化值):肩髋夹角为26.3°～52.1°、左髋角为116.7°～168.7°、左腿膝关节角度为120.7°～156.3°、右膝角为79.2°～172.7°、右髋角为112.5°～143.5°;张竣在单支撑阶段右腿肌肉用力的协调性不好,主动肌(右腿股内侧肌)发力时,拮抗肌(右腿股二头肌)没有适时放松,影响了其肌肉做功的整体效果。 展开更多
关键词 表面肌电 旋转推铅球 男子 单支撑 肌肉用力特征
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基于有监督Kohonen神经网络的步态识别 被引量：24
9
作者 郭欣 王蕾 +1 位作者 宣伯凯 李彩萍 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第3期430-438,共9页
表面肌电信号随着时间的变化而改变,这将影响运动模式的分类精度.传统人体下肢假肢运动模式的识别算法不能保证在整个肌电控制时间内达到对运动模式的有效识别.为了解决这些问题,本文提取步态初期200 ms的信号的特征值,将无监督和有监督... 表面肌电信号随着时间的变化而改变,这将影响运动模式的分类精度.传统人体下肢假肢运动模式的识别算法不能保证在整个肌电控制时间内达到对运动模式的有效识别.为了解决这些问题,本文提取步态初期200 ms的信号的特征值,将无监督和有监督的Kohonen神经网络算法应用到大腿截肢者残肢侧的步态识别中,并与传统BP神经网络进行了对比.结果表明,有监督的Kohonen神经网络算法将五种路况下步态的平均识别率提高到88.4%,优于无监督的Kohonen神经网络算法和BP神经网络. 展开更多
关键词 表面肌电信号 智能假肢 特征提取 有监督Kohonen神经网络 步态识别
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基于小波变换和盲信号分离的多通道肌电信号处理方法 被引量：23
10
作者 罗志增 李文国 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期823-827,共5页
为了消除多通道表面肌电信号(SEMG)采集时形成的混叠现象,提出一种新的SEMG处理方法.该方法将小波变换和独立分量分析(ICA)结合,利用小波变换的去噪作用,滤除混合在原始SEMG中的部分噪声后作为ICA的输入信号,采用Infomax算法对输入信号... 为了消除多通道表面肌电信号(SEMG)采集时形成的混叠现象,提出一种新的SEMG处理方法.该方法将小波变换和独立分量分析(ICA)结合,利用小波变换的去噪作用,滤除混合在原始SEMG中的部分噪声后作为ICA的输入信号,采用Infomax算法对输入信号实施盲分离,并引入相关系数验证ICA分量与源信号的一致性.实验结果表明,该方法用于多通道SEMG的盲分离是很有效的. 展开更多
关键词 表面肌电信号 独立分量分析 小波变换 Infomax算法 互相关系数
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基于小波包与支持向量机的复杂信号模式识别 被引量：20
11
作者 崔建国 李一波 +2 位作者 李忠海 刘建民 徐心和 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2008年第2期163-167,共5页
为很好地识别神经和肌肉的功能状态,针对表面肌电信号的非平稳特性,提出了采用小波包变换的方法对原始肌电信号进行分解,并提取其频段系数的最大奇异值构建特征矢量。利用"一对一"的分类策略和二叉树构建多类支持向量机分类器... 为很好地识别神经和肌肉的功能状态,针对表面肌电信号的非平稳特性,提出了采用小波包变换的方法对原始肌电信号进行分解,并提取其频段系数的最大奇异值构建特征矢量。利用"一对一"的分类策略和二叉树构建多类支持向量机分类器,经训练后可以有效地对前臂8种动作的表面肌电信号进行识别,8种动作的平均识别率达到99.375%。实验结果表明,支持向量机分类器的识别率明显优于传统的BP神经网络、Elman神经网络和RBF神经网络分类器,且鲁棒性好,并具有良好的泛化推广能力。 展开更多
关键词 表面肌电信号 小波包变换 支持向量机 模式识别
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针刺治疗婴幼儿期痉挛型脑性瘫痪疗效分析 被引量：22
12
作者 张鑫 车月苹 +4 位作者 李海峰 尹宏伟 陈彤 董庆 杜瑜 《中国针灸》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期940-944,共5页
目的:探讨针刺治疗婴幼儿期痉挛型脑性瘫痪的疗效。方法:将62例痉挛型脑性瘫痪患儿随机分为观察组和对照组,每组31例。两组均给予综合康复治疗(运动疗法、电子生物反馈疗法、言语认知训练、推拿治疗),观察组患儿在综合康复治疗基础上行... 目的:探讨针刺治疗婴幼儿期痉挛型脑性瘫痪的疗效。方法:将62例痉挛型脑性瘫痪患儿随机分为观察组和对照组,每组31例。两组均给予综合康复治疗(运动疗法、电子生物反馈疗法、言语认知训练、推拿治疗),观察组患儿在综合康复治疗基础上行针刺治疗,以百会、四神聪、运动区、夹脊穴、委中、悬钟、足三里、合谷为主穴,每次针刺留针15~20 min,每日1次,1周治疗5 d,45 d为一疗程,疗程间休息10 d,共治疗3个疗程。比较治疗前后两组患儿格赛尔发展量表适应性DQ分值、粗大运动功能测试(GMFM88)评分、内收肌及腓肠肌肌张力。结果:治疗后观察组格赛尔发展量表适应性DQ分值增高(P<0.05),对照组治疗前后差异无统计学意义(P>0.05),观察组升高幅度大于对照组(P<0.05);治疗后两组GMFM88评分均增高(P<0.05),观察组升高幅度大于对照组(P<0.05);治疗后,两组内收肌肌张力均显著下降(P<0.05),观察组变化幅度大于对照组(P<0.05);治疗后,两组腓肠肌肌张力均显著下降(P<0.05),两组变化幅度差异无统计学意义(P>0.05)。结论:针刺结合综合康复治疗能够显著改善痉挛型脑性瘫痪患儿的认知水平,改善痉挛状态,提高运动能力。 展开更多
关键词 痉挛型脑性瘫痪 针刺 表面肌电图 粗大运动功能 格赛尔发展量表
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基于生物力学分析Q值对颈肌疲劳的反映效果 被引量：21
13
作者 王琳 付荣荣 +2 位作者 张陈 王宏 刘冲 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第4期878-885,共8页
颈肌疲劳是导致颈椎病的主要原因之一。为了有效预测和缓解颈肌疲劳,结合生物力学理论分析了表面肌电信号(SEMG)对颈部肌肉疲劳状态的反映效果。选取身体健康,年龄在21~33岁的8名志愿者作为被试者。所有被试者保持屈颈位2h,采集颈6、颈... 颈肌疲劳是导致颈椎病的主要原因之一。为了有效预测和缓解颈肌疲劳,结合生物力学理论分析了表面肌电信号(SEMG)对颈部肌肉疲劳状态的反映效果。选取身体健康,年龄在21~33岁的8名志愿者作为被试者。所有被试者保持屈颈位2h,采集颈6、颈7节段两侧上斜方肌的表面肌电信号。首先,采用经验模态分解(EMD)对肌电信号进行去噪;然后,提取并分析了积分肌电(IEMG)、近似熵(ApEn)、疲劳状态指标Q值等3种特征参数在屈颈过程中的变化规律。实验结果表明,随着屈颈时间的增加,积分肌电值呈上升趋势,近似熵和疲劳状态指标Q值呈下降趋势;其中,状态指标Q值对颈肌疲劳的反映效果最好,表现在数据稳定、差异明显、同生物力学分析相一致。本实验条件下,颈6、颈7节段肌电信号屈颈疲劳前后Q值的均值由0.37降低至0.21,采用按摩缓解后又恢复到0.33。本研究内容对长期处于屈颈位人群预防颈肌疲劳,减少颈椎病的发生具有重要的指导意义。 展开更多
关键词 表面肌电信号 颈肌疲劳 积分肌电值 近似熵 疲劳指标Q值
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基于sEMG与足底压力信号融合的跌倒检测研究 被引量：21
14
作者 席旭刚 武昊 +1 位作者 左静 罗志增 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期2044-2049,共6页
跌倒已经成为一种普遍危害老年人身心健康的事故,需要得到及时救治。设计了一种基于表面肌电(s EMG)和足底压力信号融合的跌倒检测系统。提取s EMG的近似熵及基本尺度熵特征,并根据足底压力的变化规律,提取动作信号段的压力特征,通过D-... 跌倒已经成为一种普遍危害老年人身心健康的事故,需要得到及时救治。设计了一种基于表面肌电(s EMG)和足底压力信号融合的跌倒检测系统。提取s EMG的近似熵及基本尺度熵特征,并根据足底压力的变化规律,提取动作信号段的压力特征,通过D-S证据推理将肌电信号与足底压力信号的SVM决策融合获得综合判别结果。实验结果表明,该方法对跌倒与ADL的平均识别率达到了91.7%,优于单一信源识别结果。 展开更多
关键词 跌倒检测 表面肌电 足底压力 支持向量机 信息融合
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基于表面肌电信号的下肢康复主动训练 被引量：21
15
作者 史小华 卢浩 +2 位作者 廖梓宇 朱家增 王洪波 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第17期61-66,共6页
由于传统的人工康复手段已经很难满足患者对康复治疗的需求,因此提出一种基于表面肌电信号的下肢康复主动训练模式。通过提取患者下肢肌电信号在时域内的特征量,经BP神经网络辨识患者的运动意图,最后将辨识结果作为驱动下肢康复机器人... 由于传统的人工康复手段已经很难满足患者对康复治疗的需求,因此提出一种基于表面肌电信号的下肢康复主动训练模式。通过提取患者下肢肌电信号在时域内的特征量,经BP神经网络辨识患者的运动意图,最后将辨识结果作为驱动下肢康复机器人的信号源,实现对患者的主动康复训练。根据临床试验中患者在主动训练前后各项生命体征数据稳定,以及主动训练后神经功能和运动功能具有显著恢复效果患者数较传统训练模式提升了50%,表明该主动训练模式的可行性和安全性。为今后深入研究主动康复训练奠定了理论和实践基础。 展开更多
关键词 表面肌电信号 下肢康复机器人 主动训练 临床试验
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服装压力舒适性的研究方法及发展趋势 被引量：20
16
作者 程宁波 吴志明 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期38-44,共7页
服装压力是评价服装穿着舒适性的重要指标。为提高服装压力舒适性的研究方法和手段,总结了服装压力常见的主、客观评价方法和装置,分别阐述了有限元、BP神经网络、脑电波、表面肌电(sEMG)信号的原理,以及在服装压力舒适性研究中的应用... 服装压力是评价服装穿着舒适性的重要指标。为提高服装压力舒适性的研究方法和手段,总结了服装压力常见的主、客观评价方法和装置,分别阐述了有限元、BP神经网络、脑电波、表面肌电(sEMG)信号的原理,以及在服装压力舒适性研究中的应用现状和特点,并证实了这些研究技术的可行性。同时,提出可测量面的压力、无线传感器的服装压力测试装置的开发和建立更精确的服装压力预测模型,展望了服装性能与人体机能的有机结合,以及AI技术和服装结合应用的发展趋势。 展开更多
关键词 压力测试评价 有限元 BP神经网络 脑电波 表面肌电(semg)
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基于改进能量核的下肢表面肌电信号特征提取方法 被引量：18
17
作者 石欣 朱家庆 +2 位作者 秦鹏杰 翟马强 田文彬 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期121-128,共8页
由于表面肌电信号(sEMG)具有非平稳、非周期和混沌等特性,导致传统的特征值提取方法存在实时性与准确性难以兼容的问题,基于此提出一种基于sEMG的改进能量核特征提取方法,对采集到的肌电信号进行处理。首先,在EMG振子模型的基础上,详细... 由于表面肌电信号(sEMG)具有非平稳、非周期和混沌等特性,导致传统的特征值提取方法存在实时性与准确性难以兼容的问题,基于此提出一种基于sEMG的改进能量核特征提取方法,对采集到的肌电信号进行处理。首先,在EMG振子模型的基础上,详细描述了新提出的"阈值矩阵计数"(threshold matrix count,TMC)特征提取方法;然后,通过在腿部10块不同肌肉表面粘贴肌电传感器来检测下肢不同运动过程中的肌电信号;采集到所需肌电信号后,对10块肌肉上的肌电信号分别进行特征提取,得到10个不同的特征向量x_k,并对其进行分析,选取了4块肌肉作为有效肌肉;最后将有效肌肉的特征向量x_k组合整理,得到特征矩阵X_k,将其输入BP神经网络进行训练,对4种运动模式进行识别。实验结果表明,提出的能量核特征提取方法相比于传统的两种能量核特征提取方法,运算效率分别提升了13倍和9倍;同时,相比常用的时、频域特征提取方法,训练后得到的模型具有更好的稳定性,平均识别精度为95.2%。 展开更多
关键词 semg 特征提取 能量核 阈值矩阵计数法 肌肉选取 运动信号识别
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表面肌电图在儿童神经康复医学中的应用现状 被引量：18
18
作者 马庆春 李林 《中国康复理论与实践》 CSCD 2010年第12期1144-1146,共3页
本文主要综述表面肌电图(sEMG)的概述、常用分析方法以及在儿童神经康复评价和治疗中的应用现状。
关键词 表面肌电图(semg) 脑瘫 综述
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多通道表面肌电信号降噪与去混迭研究 被引量：17
19
作者 席旭刚 左静 +1 位作者 张启忠 罗志增 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期293-298,共6页
通过数据采集装置同时采集多路表面肌电信号(sEMG)时,信号之间往往存在相互混迭的现象。为了得到有效的sEMG,提出了一种基于二代小波变换和独立分量分析(ICA)相结合的降噪与去混迭方法。先利用二代小波变换对sEMG降噪再利用改进的FastIC... 通过数据采集装置同时采集多路表面肌电信号(sEMG)时,信号之间往往存在相互混迭的现象。为了得到有效的sEMG,提出了一种基于二代小波变换和独立分量分析(ICA)相结合的降噪与去混迭方法。先利用二代小波变换对sEMG降噪再利用改进的FastICA算法对降噪后的信号进行ICA分离,最后通过互相关系数验证去混迭效果。实验结果表明,所提方法能够有效降低噪声并去除相邻通道间产生的混迭。 展开更多
关键词 表面肌电信号 独立分量分析 二代小波变换 FASTICA算法 互相关系数
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基于时序二维化和卷积特征融合的表面肌电信号分类方法 被引量：16
20
作者 骆俊锦 王万良 +1 位作者 王铮 刘洪海 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期588-599,共12页
针对传统模式识别方法在表面肌电信号(sEMG)分类时容易忽略非线性、时序性等特征的问题,文中提出基于时序二维化和卷积特征融合的分类方法.通过格拉姆角场转换实现时序二维化,保留sEMG原始时间序列的时间依赖性和相关性.为了在突出局部... 针对传统模式识别方法在表面肌电信号(sEMG)分类时容易忽略非线性、时序性等特征的问题,文中提出基于时序二维化和卷积特征融合的分类方法.通过格拉姆角场转换实现时序二维化,保留sEMG原始时间序列的时间依赖性和相关性.为了在突出局部信息的同时充分保留细节信息,引入胶囊网络与卷积神经网络共同提取特征,并进行特征融合,实现不同条件下的手势识别.对比多种分类方法的实验表明,文中方法可以有效增强电极偏移情况和面向新对象时手部动作的整体识别水平,具有较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 表面肌电信号(semg) 格拉姆角场(GAF) 胶囊网络 特征融合 手势识别
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